Kā ELMo iekļaušanas atšķiras no BERT?

ELMo un BERT ir modeļi, kas paredzēti kontekstualizētu vārdu iekļaušanu, bet tie atšķiras ar arhitektūru un apmācības metodi.

• ELMo balstās uz divvirziena LSTM. Tas ģenerē iekļaušanas, ņemot vērā vārda kontekstu pa kreisi un pa labi, bet to dara secīgi. ELMo iekļaušanas ir sverama LSTM slēpto stāvokļu summa, kas ļauj uztvert dažādus abstrakcijas līmeņus.

• BERT izmanto transformatorus ar uzmanības mehānismu, kas ļauj efektīvi ņemt vērā visu kontekstu vienlaikus (ne secīgi). BERT tiek apmācīts ar maskēta valodas uzdevumiem un nākamās teikuma prognozēšanu, kas nodrošina dziļāku konteksta izpratni.

Kopsavilkumā, BERT parasti sniedz kvalitatīvākus iekļaušanas, labāk uztver sarežģītas atkarības tekstā, bet ELMo ir vienkāršāks un ātrāks, bet mazāk jaudīgs.

Piemērs, kā izmantot BERT, lai iegūtu iekļaušanas (Python ar transformers bibliotēku):

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

text = "Piemēra teksts iekļaušanai"
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
outputs = model(**inputs)
embeddings = outputs.last_hidden_state  # iekļaušanas katram tokenam